基于K-L展开式的车牌倾斜校正方法

在车牌识别系统中,为提高后续字符分割和识别的效果,需要对定位后的车牌图像进行倾斜校正.本文提出了一种基于Karhunen-Loeve展开式的车牌倾斜校正方法.首先对车牌图像进行垂直边缘检测;然后利用K-L展开式推导出垂直边缘点在最小均方误差意义下的特征直线,由此确定车牌的倾斜角度;最后通过双线性插值方法校正车牌.文中给出了实验结果,并与车牌倾斜校正的Hough变换法、旋转投影法进行了精确度、算法复杂度及运算时间的比较,结果表明,本文提出的方法精确度高、复杂性低、鲁棒性好、实时性强.     

超声相控阵用于无损检测的一种新方法

基于超声相控阵技术的无损检测在工业上已经得到广泛应用,相控阵技术的最大优点就是能快速控制和聚焦阵列换能器发射的辐射声束,根据换能器参数设置的不同,辐射声束也会随之改变。所研究的超声相控阵检测系统,对实时信号进行高速采集,将全部22个晶片发射和接收的信号进行存储,并通过检测系统数据处理软件将所存储数据处理,改善了信噪比,提高了横向和纵向分辨率,完成了被检测处的B扫描成像。实验证明：检测系统在工业无损检测方面有较好的应用前景。     

基于Tent映射CPSO和车牌纹理特征的车牌定位

针对现有车牌定位算法定位准确率不高和速度慢等问题,结合车牌纹理特征,提出了一种基于Tent映射混沌粒子群(CPSO)的车牌精确定位算法.首先用基于二维直方图区域斜分的OTSU方法对车牌图像做二值化处理;接着使用三组一维滤波器获取其二值纹理特征向量.然后利用基于Tent映射CPSO快速准确的全局搜索能力,结合二值纹理特征向量构造适应度函数,并引入车牌纹理的一致性度量作为判决条件,找到车牌区域的最佳定位参量.最后,与基于遗传算法(GA)和基本粒子群算法(BPSO)的定位方法进行了比较.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果较好,运行时间更短.     

基于视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法综述

液晶屏（liquid crystal display,LCD）和有机发光半导体（organic light-emitting diode,OLED）屏的制造工艺复杂,其生产过程的每个阶段会不可避免地引入各种缺陷,影响产品的视觉效果及用户体验,甚至出现严重的质量问题。实现快速且精确的缺陷检测是提高产品质量和生产效率的重要手段。本文综述了近20年来基于机器视觉的液晶屏/OLED屏缺陷检测方法。首先给出了液晶屏/OLED屏表面缺陷的定义、分类及其产生的原因和缺陷的量化指标;指出了基于视觉的液晶屏/OLED屏表面缺陷检测的难点。然后重点阐述了基于图像处理的缺陷检测方法,包括介绍图像去噪和图像亮度矫正的图像预处理过程;考虑到所采集的液晶屏/OLED屏图像存在纹理背景干扰,对重复性纹理背景消除和背景抑制法进行分析;针对Mura缺陷边缘模糊等特点,总结改进的缺陷分割方法;阐述提取图像特征并使用支持向量机、支持向量数据描述和随机森林算法等基于特征识别的缺陷检测方法。接着综述了基于深度学习的缺陷检测方法,根据产线不同时期的样本数量分别总结了无监督学习、缺陷样本生成、迁移学习和监督学习的方法,其中无监督学习从基于生成对抗网络和自编码器两个方面进行阐述。随后梳理了通用纹理表面缺陷数据集和模型性能的评价指标。最后针对目前液晶屏/OLED屏缺陷检测方法存在的问题,对未来进一步的研究方向进行了展望。     

基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法

本文提出了一种基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法.首先在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上,根据最小一乘估计的性质,应用线性规划的方法解决最小一乘估计中极值的选取问题;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像;最后利用基于二维指数熵的图像阚值选取快速算法进行分割.文中给出了实验结果与分析,并与基于最小二乘背景预测的检测算法作了比较.实验结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,优于基于最小二乘背景预测的检测算法.     

基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

太阳能电池片（Photovoltaic, PV）表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。     

利用区域信息融合混合活动轮廓模型的 河流遥感图像分割

目的 河流遥感图像是背景复杂的非匀质图像,利用传统的活动轮廓模型进行分割往往不够准确。针对这一问题,提出了基于区域信息融合的混合活动轮廓模型来分割河流遥感图像。方法 该混合模型将Chan-Vese(CV)模型和基于交叉熵的活动轮廓模型的外部能量约束项相结合,并赋予归一化调节比例系数。通过计算轮廓曲线内外区域像素灰度的方差和交叉熵,指导曲线逼近目标边缘。为了加速混合模型的演化,引入曲线内外区域像素灰度的类内绝对差,取代原有的内外区域能量权值,以提高混合模型的分割效率。结果 大量实验结果表明,相较于CV模型、测地线模型、基于交叉熵的活动轮廓模型、CV模型和测地线模型的混合模型以及局部全局灰度拟合能量模型(LGIF),本文混合模型分割河流遥感图像的灵敏度和上述方法都接近于100%,准确率大幅提升,在90%以上,虚警率则下降了约50%,且所需迭代次数和运行时间更少。结论 本文提出的混合模型主要适用于具有一定对比度的河流遥感图像,在分割性能和分割效率两个方面,都有明显的优势。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。     

基于Tent映射混沌粒子群的快速指纹特征匹配

为了进一步提高指纹匹配算法的计算效率,本文提出了一种基于改进的Tent映射混沌粒子群优化的快速指纹特征匹配算法。首先,将粒子群优化引入基于指纹细节特征的点模式匹配中,并利用混沌的类随机性和高遍历性克服基本粒子群算法的不足。考虑到Tent映射比Logistic映射具有更好的遍历性,且基于Tent映射的混沌优化可进一步提高寻优效率,故利用改进的Tent映射混沌粒子群算法优化指纹细节特征匹配的几何变换参数估计,提高搜索过程的收敛精度和运算速度;然后,采用分层匹配的方法,设计了相应的细节特征匹配适应度函数,在粗匹配后利用具有平移旋转不变性的细节特征点的局部结构信息确定特征点对的匹配关系,以抵抗指纹图像旋转、平移和局部非线性形变等因素的影响;最后,给出了针对FVC2006指纹数据库进行的大量指纹细节特征匹配实验的结果及其客观定量评价。结果表明:与最近文献中提出的基于遗传算法的指纹特征匹配算法相比,本文提出的方法匹配精度更高,且运算速度提高了约一倍。      

基于视觉的车道线检测方法研究进展

车道线检测作为智能驾驶领域的关键技术,在车道偏离预警(LDW)和车道保持(LK)、车道变换(LC)和前向碰撞预警(FCW)、自适应巡航控制(ACC)等先进驾驶辅助系统(ADAS)中发挥重要作用。利用视觉的方法在车道线检测技术研究中占据主导地位,也是未来的发展方向。综述了近二十年来利用视觉的车道线检测方法的研究进展。首先简述了车道的分类及其特征,阐明了车道线检测的一般流程及面临的挑战;重点阐述了检测车道线的基于特征、基于模型、基于学习及其他方法的检测原理,评述了其优缺点并进行了分析与比较;随后介绍了车道线检测的常用数据集及性能评估指标;最后针对车道线检测方法目前存在的问题,对进一步的研究方向进行了展望。